活用が広がるチャットボットに注目！導入＆開発に役立つ記事まとめ

今や人口知能（AI）と自然言語処理（NLP）を搭載した自動化ツールはごく身近なものになりつつあります。
会話を指す「チャット」と、ロボットの意味を持つ「ボット」を由来とする『チャットボット』もその一つ。チャットボットにはAI非搭載型もありますが、近年では機械学習に基づいて会話を学習しつづけるAI搭載型の活用が進んでいるようです。

本記事では、搭載型のAIチャットボットに関連するお役立ち記事に注目。チャットボットの導入を検討している方や、開発に携わるエンジニアの方にとって有益となる情報をお届けいたします。ぜひ参考にしてみてはいかがでしょうか。

※尚、こちらはPR記事ではございません。編集部が独自にテーマを選び、サイト担当者に許可を頂いて作成している記事です。また、記載中の内容は、執筆時の情報になります。

【実例７パターン紹介】チャットボット導入の失敗事例・乗り換え事例（株式会社アノテテ）

大阪市に拠点を置き、人工知能の研究・開発を行っているほか、人工知能を活用したさまざまなソリューションサービスを提供している、株式会社アノテテ。
独自のワークフローとAI技術を駆使し、企業が抱える課題の解決に向けた高精度なAIシステムを開発してきました。
同社が提供するサービスには、AIシステム受託開発や言語理解AIエンジンなどがあり、AIチャットボット［Tebot（ティボット）］もその中の1つです。

近年は、さまざまな業種や領域で導入が進むAIチャットボットですが、便利な一方でそれを扱う側は上手く運用できず悩んでしまうケースも少なくありません。
そこで、注目したいのが同社発信の《【実例７パターン紹介】チャットボット導入の失敗事例・乗り換え事例》という記事です。

当該記事では、同社がAIシステム開発ベンダーの視点で、AIチャットボットの基礎知識や導入時の注意点、導入の失敗・成功事例について紹介してくれています。

記事中で、AIチャットボットの失敗事例として挙げられているのは以下の4つ。
・導入目的やゴールを明確にさせていなかった
・費用対効果が悪かった
・質問方法は自由入力のみにしていた
・運用する体制が整っていなかった

これらの失敗事例について、同社はそれぞれ解決策を記しています。たとえば、質問方法は選択肢と自由入力の2パターンあり、両方の入力を可能にすることを提案。入力設定を変えることで使い勝手が良くなり、問い合わせ対応を効率化できるそうです。
詳しいアドバイスについては、記事にてご確認ください。

そのほか、効果的な運用の仕方として成功事例が3つ紹介されています。定期的なメンテナンスや目的を明確にすることなどが欠かせないようです。
AIチャットボットの導入を検討している方は、効果的な運用の仕方やアドバイスを参考にすると、失敗を回避できるかもしれません。
また、開発をする側がどのようなことに注意を払っているのかという点も把握でき、エンジニアとして勉強になるのではないでしょうか。

■【実例７パターン紹介】チャットボット導入の失敗事例・乗り換え事例
https://anotete.co.jp/blog/chatbot_failure/
トップページ
https://anotete.co.jp/

【入門】Pythonでのチャットボット開発フレームワークを徹底解説！（株式会社チューンアップ）

チャットボットの開発を行う際に、フレームワークを活用する人も多いことでしょう。必要な機能が用意されているフレームワークは、時間とコストをかけず開発したい方に最適な方法といえます。

そこで今回は、チャットボット開発においても人気の高いPythonに注目しました。
Pythonの特徴は「読みやすく、書きやすい」こと。そのため、開発初心者はもちろん、効率的に開発をしたい経験者からのニーズも高いようです。
そんな人気のPythonを使う際に役立つ《【入門】Pythonでのチャットボット開発フレームワークを徹底解説！》というブログ記事をご紹介します。発信しているのは、システム関連事業を担う株式会社チューンアップです。

記事ではまず、チャットボットの基本的な概念に触れたあと、表題となる3つの主要フレームワークについて解説しています。Pythonの豊富なフレームワークのなかで、どれがチャットボット開発に適しているのかを知ることができますよ。

記事で取り上げているのは、以下の3つのフレームワークです。

・シンプルで学習型のボット開発ができる「ChatterBot」
・ウェブベースのチャットボットを構築できる「Flask」
・高度なNLP機能を持つボット開発ができる「Rasa」

各フレームワークの特徴とともに、基本的なサンプルコードも記載されており、チャットボットを構築する際の参考になるでしょう。
3つ目に紹介しているRasaは、対話システム開発ができるオープンソースの高度なフレームワークです。ユーザーとの対話の流れを学習できる高いカスタマイズ性を備えているため、カスタムチャットボットを作成したい場合におすすめとされています。
開発前に主要フレームワークをチェックして理解を深めておくと、プロジェクトの要件に合う最適なフレームワークを選ぶことできるでしょう。

同ブログサイトには、Pythonを使用したアプリ開発の事例記事や、初心者向けに書かれたチャットボットの基本や作成ガイドの記事も発信されているので、ぜひあわせてご一読ください。

■【入門】Pythonでのチャットボット開発フレームワークを徹底解説！
https://tune-up.co.jp/archives/5851